本书主要介绍了统计分析和数据挖掘方法，内容包括统计分析和数据挖掘的基本概念、数据的描述性分析、数据的预处理、关联分析、分类、聚类、相关与回归分析、时间序列分析等内容。本书共分为8章，第1章介绍统计分析和数据挖掘的基础知识；第2章、第7章和第8章为统计分析内容，主要介绍集中趋势、离散程度、偏态峰态、可视化图形等描述性方法，相关与回归分析以及时间序列分析方法；第3章-第6章为数据挖掘内容，主要介绍关联分析(Apriori算法和FP-growth算法)、常用的分类方法(决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、人工神经网络、最近邻分类算法)、常用的聚类方法(划分聚类、层次聚类、密度聚类)等。通过本书的学习，读者将能较好的掌握基本的统计分析和数据挖掘基本思想和基础理论，提高数据分析问题的能力。